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Enregistrement W1975305236 · doi:10.2118/2002-114-ea

Biogenic Sulfide Production in Continuous Systems: Containment Strategies Targeting Microbial Metabolism

2002· article· en· W1975305236 sur OpenAlexafffundabout
Casey R. J. Hubert, Mehdi Nemati, Gerrit Voordouw, G. E. Jenneman

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésContainment (computer programming)SulfideProduction (economics)Microbial metabolismChemistryBiochemical engineeringComputer scienceBiologyBacteriaEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nitrate-and nitrite-mediated containment of souring was studied in continuous up-flow packed-bed bioreactors. Produced water of the Coleville oil field in Saskatchewan, Canada, was used as an inoculum for establishing biofilms of sulfate-reducing bacteria (SRB). With a medium containing 12 mM sulfate and 25 mM Nalactate (10–11 mM produced sulfide), 17.5 mM nitrate or 20 mM nitrite were required for complete removal of sulfide at a retention time of 24 h. During nitrate or nitrite addition environmental redox potential increased gradually from -700 mV to -400 mV, with final values still being in the optimum range for SRB activity Prior to addition of nitrate or nitrite microbial communities in the liquid phase were dominated by SRB. Addition of nitrate or nitrite shifted the composition of community to heterotrophic and nitrate-reducing (NRB) bacteria. Introduction Souring, the production of hydrogen sulfide (H2S) in oil reservoirs subjected to water flooding for secondary oil recovery, is caused at least partly by sulfate-reducing bacteria (SRB). These bacteria use electron donors present in the oil and formation water (organic acids and hydrocarbons) to reduce sulfate to sulfide. The activity of SRB is also associated with increased corrosion risk. Strategies for mitigation of biogenic sulfide production include:removal of sulfate from water prior to injection,application of biocides to inhibit or kill SRB, ormanipulation of microbial metabolism through addition of nitrate or nitrite. The latter approach has been tested in the Coleville oil field, located in Saskatchewan, Canada. Injection of 400 ppm ammonium nitrate for 50 days gave on average a 73% decrease in sulfide concentration in injection and producer wells (1). The control of biogenic sulfide production by addition of nitrite, nitrate, and nitrate-reducing, sulfide-oxidizing bacteria (NR-SOB) and the involved mechanisms have been studied in our recent work(2,3). NR-SOB oxidize sulfide (to sulfur or sulfate) when reducing nitrate to nitrite or nitrogen. To better simulate conditions prevailing in oil reservoirs, a study on the containment of souring was conducted in continuous packed-bed bioreactors with established SRB biofilms. The present paper describes the preliminary results of this study. Experimental system and procedures The containment of biogenic H2S production was studied in two up-flow packed-bed bioreactors, made of a glass column (D: 4.5 cm and H: 64 cm), with 5 sampling ports at 14 cm intervals. Sand was used as a matrix for biofilm establishment. Modified CSB medium (2) was introduced at the bottom of the bioreactors, using tygon tubing and a peristaltic pump. The effluent stream left the top of the bioreactor through a rubber stopper and tygon tubing connected to an effluent vessel. The immobilization of bacterial consortia (mainly SRB) was achieved by initial operation of the bioreactors in batch mode, followed by operation in continuous mode. The bioreactors, containing modified CSB medium were inoculated by injecting 10 mL Coleville produced water at each sampling port. The bioreactors were maintained at room temperature (22 °C). Following complete sulfate reduction, the medium was pumped into the bioreactor at an increasing flow rate (final value 9 mL/h, corresponding to a residence time of 24 h).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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